Корпоративная дата-платформа – единый конвейер по работе с данными

• Создание и внедрение единой платформы по работе с данными на базе отечественных разработок.

• Оптимизация процессов обработки и анализа данных.

• Повышение эффективности работы компании и качества принимаемых решений.

• Снижение стоимости проектов за счет использования инструментов и инфраструктуры платформы.

2024

1. Ускорение T2M на >40%

2. Ускорение выдачи данных до 4 ч. с момента запроса

3. Экономия бюджета и времени на сопровождение процессов работы с данными

4. Снижение дублирования загрузки данных из источников

5. Ускорение получения доступа к наборам данных для самостоятельного анализа бизнесом через сквозную ролевую модель

6. Внедрен конвейер по работе с данными: от загрузки до подготовки витрин, проверок качества, каталогизации и описания данных, публикации витрин в магазине данных до создания аналитических приложений

7. Для снижения трудозатрат внедрены шаблоны разработки, ролевая модель доступа, fast-track подключения источников, регламенты, гайды и программы обучения. Для стабильности платформы реализованы аналитические приложения от мониторинга ПО до объёмов наполнения платформы.

Проект объединяет все элементы в систему для повышения конкурентоспособности компании. Благодаря платформе компания принимает быстрые и качественные решения и повышает эффективность работы при снижении рисков.

Инфраструктура:

324 сервера, CPU 1584 vCore, Диски 42 Tb, 4,5 Tb памяти, 143 инстанса

ПО:

• Инструменты по интеграции и хранению данных (Arenadata DB, Arenadata QuickMarts, Apache Airflow, PostgresPRO, Plus7 FormIT, Hadoop, CedrusData)

• Инструменты по каталогизации и описания данных (Plus7 EDM, In-house разработка портала «Технические метаданные», PostgresPRO, Apache Airflow)

• Инструменты по верификации качества данных (Plus7 FormIT, Алмаз Мониторинг, In-house разработка портала «Качества данных», PostgresPRO, Apache Airflow)

• Инструменты для визуализации и анализа данных (PIX BI, Luxms BI)

• Инструменты для самостоятельного анализа данных (PIX BI, In-house разработка портала «Лаборатория данных», In-house разработка «Магазина данных»)

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

Основная сложность — отсутствие готового отечественного решения на рынке и необходимость высокотехнологической собственной разработки платформы по работе с данными, разрозненностью подходов по работе с данными в Блоках, дублированием инструментария. Серьезным вызовом стала необходимость:

• Поиска и выбора отечественных компонентов

• Разработки недостающих компонентов для эффективной работы платформы

• Интеграции компонентов между собой с учетом стандартов информационной безопасности в компании

• Обучение сотрудников новым инструментам по работе с данными

• Создание единых регламентов и шаблонов разработки, гайдов по работе с инструментами и технологиям для выравнивания уровня компетенции специалистов.

В 2024 внедрен единый конвейер данных: дата-платформа позволяет эффективно обрабатывать и анализировать данные. Это комплексное решение проблемы разрозненности инфраструктуры и ПО по работе с данными в компании. Внедрены инструменты для визуализации и анализа данных (PIX BI, Luxms BI – решения класса BI), инструменты по каталогизации и описания данных (Plus7 EDM, собственная разработка – решение класса DC)), инструменты по верификации качества данных (Plus7 ForrmIT, Алмаз Мониторинг, собственная разработка – решения класса DQ), инструменты по интеграции и хранению данных (Postgres, ADGP, ADQM, Plus7 FormIT, Airflow, Hadoop, CedrusData – решения класса ETL, DWH), инструменты для самостоятельного анализа данных, т.к. SS BI (PIX BI, собственная разработка).

Для создания и внедрения единой корпоративной дата-платформы были предприняты следующие шаги:

1. Определение продуктовой линейки. Был сформирован перечень технологических продуктов.

2. Организация работы. Команда и функциональные заказчики начали работать на основе гибкой методологии. Технологические продукты предоставлялись поэтапно, а функциональные заказчики тестировали их функциональность и получали опыт работы с ними.

3. Проверка требований информационной безопасности (ИБ). Были определены требования к технологическим продуктам, проведён анализ рынка инструментов, тестирование, проверка и подтверждение соответствия требованиям ИБ.

4. Проектирование архитектуры. Была разработана целевая архитектура платформы.

5. Разработка и внедрение продуктов. Были созданы и внедрены технологические продукты.

6. Онбординг и сервис продуктов. Для пользователей был организован сервис «Единого окна», который маршрутизирует обращения по продуктам.

7. Развитие продуктов. Заявки от пользователей обрабатываются через таск-трекер, оцениваются и приоритизируются. На основе этого формируется дорожная карта реализации, которая включает в себя реализацию функций, тестирование и передачу на обслуживание.

Дата-платформа состоит из 5 продуктов:

• Хранилище и доступ к данным. Обеспечивают загрузку, интеграцию и хранение данных, построение витрин для BI-приложений и использование данных для продвинутой ML-аналитики.

• Каталог данных. Предоставляет единое окно доступа к информации о функции управления данными, автоматическое сканирование технических метаданных различных систем, бизнес-описание данных и категоризацию данных по подразделениям, процессам и другим объектам

• Качество данных. Собирает и управляет бизнес-метаданными по качеству данных, автоматически создаёт проверки по качеству данных и осуществляет мониторинг и анализ проверок.

• Бизнес-аналитика. Создание BI-приложения под ключ и предоставляют анализ и отображение аналитики для менеджеров различного уровня.

• Лаборатория данных. Позволяют проводить самостоятельный анализ и решение задач по обработке и визуализации данных

  Также был создан интеграционный слой из более чем 40 внутренних и внешних интеграций, который соединяет инструменты между собой в единый процесс.

Компания ПАО Газпром нефть, включая дочерние общества